2026년 10월 26일~11월 2일 주간에는 중국 AI 스택이 집중적으로 확장되었습니다. Baidu는 2,800억 파라미터 모델을 출시했고, Meituan은 1조 6,000억 파라미터 멀티모달 시스템을 공개했으며, 칩 이식성은 제품 로드맵에서 더 높은 우선순위를 차지했고, 규제 당국은 모델에서 에이전트, 고용, 수출 및 가속기로 관심 범위를 넓혔습니다.

다음은 이번 주 중국 AI의 가장 중요한 발전 사항에 대한 전문 분석입니다. CTO와 엔지니어링 리더에게 신호는 분명합니다. 이제 중국에서 모델을 선택하려면 역량, 하드웨어 호환성, 규제 노출 및 상용화 준비 상태를 동시에 평가해야 합니다.

Baidu: 2,800억 파라미터 효율성 경쟁

ERNIE 5.5, 토큰당 140억 파라미터 활성화

Baidu는 Recode China AI가 토큰당 140억 개의 활성 파라미터를 갖춘 2,800억 파라미터 전문가 혼합 기반 모델로 설명한 ERNIE 5.5 Flash Base를 출시했습니다. 같은 보고서는 이 모델이 학습 및 추론 시 최대 100만 토큰의 컨텍스트 길이를 지원한다고 밝혔습니다.

이 아키텍처는 총 파라미터 수만이 아니라 희소 활성화에 운영상의 중점을 둡니다. 핵심 수치는 2,800억이지만, 인프라 결정은 실제 워크로드에서 140억 파라미터 활성 경로가 메모리, 지연 시간 및 서빙 비용에 미치는 영향에 따라 달라집니다.

중요한 이유: 기업 팀은 총 파라미터 수만으로 중국 모델을 비교해서는 안 됩니다. 평가 계획에는 활성 파라미터, 컨텍스트 활용도, 추론 처리량 및 배포 하드웨어에 대한 별도 측정이 필요합니다. 100만 토큰 상한이 곧바로 100만 토큰 규모의 프로덕션 요구 사항을 의미하지는 않습니다.

이는 단순한 규모 경쟁이 아니라, 제약된 컴퓨팅 환경에서 벌어지는 효율성 경쟁입니다.

Meituan: 1조 6,000억 파라미터 멀티모달 모델

LongCat-2.5, 긴 다단계 워크플로를 겨냥

Meituan은 Recode China AI가 총 1조 6,000억 파라미터를 갖춘 네이티브 멀티모달 모델로 설명한 LongCat-2.5를 출시했습니다. 이 모델은 시각적 피드백을 통합하는 코딩 워크플로를 포함해 길고 다단계인 작업을 위해 설계되었습니다.

China AI Bulletin은 Meituan이 LongCat-2.5를 전적으로 국내 하드웨어에서 학습시켰다고 보도했습니다. 이 공개는 하드웨어 독립성을 미래 목표로 취급하지 않고, 최첨단 모델 개발을 현지 컴퓨팅 공급망과 연결한다는 점에서 전략적으로 중요합니다.

엔지니어링 리더에게 멀티모달 코딩은 평가 범위를 바꿉니다. 시각적 피드백을 코드와 함께 해석하는 시스템은 코드 완성 품질뿐 아니라 상태 추적, 행동 순서화, 인터페이스 인식, 잘못된 중간 단계에서의 복구 능력까지 테스트해야 합니다.

중요한 이유: LongCat-2.5를 고려하는 팀은 프롬프트 수준의 시연이 아니라 워크플로 수준의 평가를 설계해야 합니다. 실질적인 질문은 이 모델이 텍스트, 코드 및 시각적 인터페이스 전반에서 통제된 작업 시퀀스를 안정적으로 완료할 수 있는지입니다. 이는 더 큰 챗봇이 아니라 에이전트 인프라입니다.

MiniMax, 9개 칩 플랫폼 전반으로 지원 확대

한편, China AI Bulletin에 따르면 MiniMax는 9개 칩 플랫폼에 맞게 조정된 버전의 M3.1 Flash를 출시했습니다. 이는 경쟁의 경계를 모델 품질에서 배포 이식성으로 확장합니다.

9개 플랫폼 지원은 단일 가속기 제품군에 대한 의존도를 줄일 수 있지만, 각 조정 버전은 검증 의무를 만듭니다. 팀은 프로덕션용으로 선택한 정확한 플랫폼에서 수치적 일관성, 처리량, 메모리 동작 및 운영 도구를 계속 측정해야 합니다.

아마도 가장 중요한 변화는 국내 하드웨어 지원이 모델 출시 자체의 일부가 되고 있다는 점입니다. Recode China AI에 따르면 DeepSeek 역시 다음 모델을 Huawei Ascend 칩에서 사전 학습할 계획인 것으로 알려졌습니다. 이것이 완료된다면 중국 최첨단 모델 개발과 국내 가속기 간의 연계는 더욱 깊어질 것입니다.

Moonshot, Ant, Tencent: 오픈 웨이트와 에이전트의 결합

Kimi K3.1 Pro, 사이버 데이터 필터링 추가

Recode China AI와 China AI Bulletin에 따르면 Moonshot AI는 사이버 관련 학습 데이터를 필터링한 후 Kimi K3.1 Pro의 가중치를 공개했습니다. 이 출시는 모델 접근성을 확대하는 동시에 데이터셋 거버넌스를 공개 결정의 일부로 만들었습니다.

Tencent도 시각적 추론 및 컴퓨터 사용 기능을 갖춘 Hy4를 출시했습니다. China AI Bulletin은 Tencent가 사이버 학습 데이터를 방어적 용도라고 규정했으며, 내부 보안 연구소가 이 모델을 감사했다고 보도했습니다.

이들은 독립적인 보안 발견 결과가 아니라 공급업체가 보고한 통제 조치입니다. 기업 도입자는 이를 레드팀 테스트, 권한 경계 및 모니터링되는 실행 환경을 대체하는 것이 아니라 실사에 대한 입력값으로 취급해야 합니다.

이는 기존의 모델 거버넌스가 아닙니다. 출력이 행동이 될 수 있는 에이전트 거버넌스입니다.

Ling-3.2-Flash, 5,600억 파라미터로 확장

Recode China AI에 따르면 Ant Group은 시각적 추론, 3D 상호작용 및 의료 애플리케이션을 목표로 하는 5,600억 파라미터 멀티모달 모델 Ling-3.2-Flash를 선보였습니다.

이러한 대상 도메인은 서로 다른 실패 비용을 수반합니다. 시각적 추론 벤치마크는 의료 용도 적합성을 입증할 수 없으며, 3D 상호작용 성능 역시 기업 애플리케이션에서의 안전한 운영을 증명하지 않습니다.

IT 리더에게 의미하는 바: 의도된 각 도메인에 대해 별도의 평가 트랙이 필요합니다. 접근 제어, 사람의 검토, 로깅 및 에스컬레이션 정책은 모델의 광범위한 멀티모달 레이블이 아니라 워크플로의 위험도에 따라야 합니다.

규제: AI 수명 주기 전반으로 확대되는 감독

고용 및 에이전트 검토, 프로젝트 계획에 편입

Recode China AI에 따르면 중국 국가발전개혁위원회는 포괄적인 AI 법률 제정을 가속하고 수명 주기 안전 표준 및 윤리 규칙을 개발하겠다고 밝혔습니다. China AI Bulletin은 또한 국무원 판공청이 일부 AI 프로젝트를 검토하는 당국에 특히 대규모 일자리 대체가 발생할 수 있는 경우 고용 위험을 고려하도록 요구하고 있다고 보도했습니다.

중앙사이버공간위원회는 AI 에이전트, 온디바이스 모델 및 핵심 분야 애플리케이션을 포괄하는 보안 평가와 등록 요건 강화를 촉구했습니다. China AI Bulletin에 따르면 수출 통제 개정안은 특정 등재 AI 기술이 수출되기 전에 등록을 요구하게 됩니다.

CTO에게 컴플라이언스 계획은 더 이상 모델 출시 시점에 시작할 수 없습니다. 학습 데이터, 모델 기능, 에이전트 권한, 배포 분야, 인력 영향 및 국경 간 배포를 포괄해야 합니다.

새로운 시장 규제 표준과 지침은 AI 가속기가 연결되고 데이터를 교환하는 방식도 다룹니다. 이는 기본 컴퓨팅 계층을 모델 및 애플리케이션과 동일한 정책 범위 안으로 가져옵니다.

중요한 이유: 아키텍처 검토는 모델 출처, 가속기 종속성, 에이전트 권한, 의도된 사용자 및 수출 경로를 기록해야 합니다. 이들은 선택적 문서화 항목이 아니라 거버넌스 필드가 되고 있습니다.

상용화: MaaS 매출 9.6배 증가

매출, 106억 위안 도달

Futu 산업 전망에서 인용한 IDC 데이터에 따르면 중국의 모델형 서비스 매출은 2026년 상반기에 106억 위안에 도달했으며, 이는 2025년 같은 기간의 11억 위안에서 증가한 수치입니다. 이는 전년 수준의 약 9.6배에 해당합니다.

이는 단순히 모델 가용성이 확대되는 것만이 아니라 API, 관리형 추론 및 기업 사용량을 중심으로 상업적 제공 계층이 형성되고 있다는 증거입니다.

InjazAI에 따르면 Apple은 Alibaba의 Qwen 및 Baidu와 관련된 파트너십을 통해 중국에서 Apple Intelligence를 도입할 승인을 받은 것으로 알려졌습니다. 보도된 구조는 시장에서 활동하는 외국 기술 기업에 현지 모델과 컴플라이언스 파트너가 중요하다는 점을 강화합니다.

한편 Stratechery에 따르면 Alibaba는 더 폭넓은 오픈 웨이트 접근을 계획한 2조 4,000억 파라미터 모델 Qwen3.8 Max를 미리 공개한 것으로 알려졌습니다. 계획된 접근은 출시가 아니므로, 조달 팀은 이를 이용 가능한 옵션으로 취급하기 전에 공개된 가중치, 라이선스 조건 및 배포 요구 사항을 기다려야 합니다.

그럼에도 방향성은 일관됩니다. 더 큰 모델, 더 폭넓은 모달리티, 국내 컴퓨팅 및 더 엄격한 거버넌스가 함께 발전하고 있습니다. 중국 AI 시장은 모델 벤치마크만으로 경쟁하는 것이 아니라 모델, 칩, 서비스 및 규칙으로 구성된 병렬 운영 스택을 구축하고 있습니다.

이 주간 분석은 중국 AI의 궤적을 형성하는 최근 시장 발전, 기술 출시 및 정책 발표를 기반으로 합니다.